文章核心观点 - 人工智能技术正在重塑各行业的人才逻辑，推动人才标准从基于执行的成本视角转向基于定义问题和创造价值的资本视角 [1] - 教育体系需打破工业时代“流水线”式培养模式，利用AI和项目制学习应对人才供需错配，并针对创新链条的不同阶段进行差异化人才培养 [3][6] - 在AI时代，人才的复合能力、定义问题的能力、高逆商以及社会化协作能力变得至关重要 [2][7] AI时代人才能力结构的转变 - 人才价值正从“能力成本”向“价值资本”转变，企业雇佣逻辑从看重执行力和性价比，转向看重将低成本知识转化为高价值产出的能力 [1] - 核心能力从执行步骤转变为“定义问题”的能力，AI工具负责执行，人才负责决策和提出问题 [2] - 技术领域对“逻辑”和“工程”能力的要求提高，未来工程师需进化为能驱动AI、架构系统、处理数据伦理的“建筑师”，而非仅会写代码的“码农” [2] - 需要具备“T型”能力结构，即深厚的专业技能结合广阔的商业通识和场景理解能力，才能在AI作为“副驾驶”的时代保持主导权 [2] 教育体系的变革与创新 - 传统教育模式是工业时代的“流水线”逻辑，培养掌握滞后知识的“标准件”，无法提供企业急需的解决方案和创新空间 [3] - 提倡用“基于问题学习”和“项目制学习”取代灌输式教学，通过模拟真实企业环境，让学生在解决综合复杂问题的过程中学习 [3] - 以麻省理工学院机械工程设计课程为例，学生产出的是可演示、解决实际问题、满足市场甚至获得风投青睐的原型产品，培养了传统课堂无法赋予的“实战”能力 [4] - 生成式AI可构建虚拟实验室、虚拟公司和虚拟市场，打破学科、产业及市场壁垒，为创新提供新空间，帮助跳出“内卷”循环 [5] - 教育体系应针对科技创新链条的“倒金字塔”人才结构进行差异化配置：“从0到1”的原始创新需要少量顶尖科学家和非常规工程师；“从1到N”的复制扩张期需要大量适应大规模运行的工程师 [6] - AI重塑各行各业是教育领域深度变革、创新发展的历史性机遇 [6] 投资视角与个人发展建议 - 在变革时代，投资理念更倾向于寻找具有高成长性的伟大企业，而不仅仅是投资确定性高的传统行业或“捡烟蒂” [7] - 人作为社会性动物的本质不变，人与人的交往和面对面协作是机器无法替代的，未来的大学和职场依然需要社会化场景 [7] - “逆商”在技术迭代快、不确定性强的AI时代具有重要意义，能够从失败中快速复原的人才比单纯高智商者走得更远 [7] - 对年轻人的建议是首先掌握一门核心能力，并在此基础上拓展如外语等复合能力，以形成复合竞争力 [7]